セガがスポーツデータサイエンスコンペに協賛!「ぷよぷよチャンピオンシップ」試合データを提供し、大学研究室が2部門で最優秀賞を受賞!

  • 1. セガはスポーツデータサイエンスコンペに協賛し、eスポーツ部門に「ぷよぷよ」の試合データを提供した。
  • 2. 大学研究室の分析発表に協力し、2部門で最優秀賞を受賞した。
  • 3. セガはeスポーツにおいて、過去の試合データからプロ選手たちの特徴をスタッツ化して評価できる指標を提供している。

セガは、スポーツデータサイエンスコンペティションに協賛し、esports部門に「ぷよぷよチャンピオンシップ」の試合データを提供した。
大学研究室の分析・発表に協力し、2部門で最優秀賞を受賞した。
セガは、eスポーツもフィジカルスポーツと同様に、過去の試合データから「客観的な指標」を作っていくことで、プロ選手たち個々の特徴をスタッツ化して評価できる指標を提供している。
esports部門では、大学研究室の方々が自由な発想で取り組めるように、「ぷよぷよ」プロ選手による過去24大会の動画と弊社大会実況システム「bi-e-play」のAI画像解析によるJSON形式の詳細対戦データを提供した。

カテゴリ
スポーツ、ゲーム
製品名
ぷよぷよチャンピオンシップ、bi-e-play
キャラクター名
ぷよぷよ
会社名
セガ
IP名
ぷよぷよ

——— 以下 プレスリリース原文 ———

スポーツデータサイエンスを学ぶ大学研究室にセガ公式プロ大会「ぷよぷよチャンピオンシップ」試合データを提供!「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」2部門で最優秀賞!

公開日: 2023/03/24

株式会社セガは、2023年1月に日本統計学会スポーツデータサイエンス分科会と情報・システム研究機構統計数理研究所が主催・開催した「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」について、昨年に引き続き、協賛企業としてesports部門へセガ公式プロ大会「ぷよぷよチャンピオンシップ」及び「ぷよぷよファイナルズ」の試合データを提供し、スポーツデータサイエンスを学ぶ大学研究室の分析・発表に協力いたしました。

「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」は、一般社団法人日本統計学会の分科会として2009年に設立された日本統計学会スポーツ統計分科会(2021年より日本統計学会スポーツデータサイエンス分科会)と、情報・システム研究機構統計数理研究所が主催・開催しているコンペティションです。実データに基づく応用研究の促進と、研究成果を現場に還元するきっかけを与えること、また研究者の裾野を広げることを目的として実施されています。今回より名称を「スポーツデータサイエンスコンペティション」と改め、それまでの「スポーツデータ解析コンペティション」を含め第12回の開催となり、全国から66チームの大学が参加して、野球部門、サッカー部門、柔道部門、そしてesports部門の4つのスポーツデータをそれぞれの視点で分析・発表いたしました。

セガでは、eスポーツもフィジカルスポーツと同様に、過去の試合データから「客観的な指標」を作っていくことで、プロ選手たち個々の特徴をスタッツ化して評価できる指標を提供しています。
それにより、選手が効果的な練習方法を組み立てる参考となるほか、応援するファンにとっては対戦カードの結果を予想するなど、大会観戦をさらに楽しむための指標としてご利用いただいています。

esports部門では大学研究室の方々が自由な発想で取り組めるように、「ぷよぷよ」プロ選手による過去24大会の動画と弊社大会実況システム「bi-e-play」のAI画像解析によるJSON形式の詳細対戦データを提供いたしました。

今後も学術としてのスポーツデータ解析に協力するとともに、eスポーツのスポーツ分析がますます広まるよう働きかけてまいります。


<「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」審査結果> ※敬称略

【esports部門】
〇優秀賞
敵対的生成ネットワークによる「ぷよぷよ」の特定小連鎖盤面の生成
大平悠介,伊藤真大,三家礼子(早稲田大学)



またポスター部門においては、セガ公式プロ大会「ぷよぷよチャンピオンシップ」の対戦データを使用した作品が他のスポーツを押さえ最優秀賞を獲得しました。

【ポスター部門】
ぷよぷよDX-「ぷよぷよ」における土台と連鎖の可視化システム-
藤田海渡,平井一史,一桝喬也,秋葉礁,吉田直樹,西川哲夫(武蔵野大学)



■esports部門優秀賞受賞者コメント
敵対的生成ネットワークによる「ぷよぷよ」の特定小連鎖盤面の生成
大平悠介,伊藤真大,三家礼子(早稲田大学)

早稲田大学学部4年の大平悠介と申します。eスポーツ部門の優秀賞を受賞できて大変嬉しく思います。昔からゲームは好きで、「ぷよぷよ」に関してはスーパーファミコンの「す~ぱ~ぷよぷよ」をプレイしたことがあります。
本コンペティションが始まる半年ほど前まで、敵対的生成ネットワークを用いた生理データの拡張に関する取り組みを行っていました。その際、敵対的生成ネットワークを用いて本物そっくりな画像を生成できることを知り、大変興味を持ちました。「ぷよぷよの盤面を『ぷよ』を1ドットとした1つの画像として考えれば敵対的生成ネットワークで盤面を生成できるのでは」と考えたことが本研究を発案したきっかけです。しかし、盤面データの作成や、敵対的生成ネットワークのプログラムを構築など、全て完璧に行うには時間がありませんでした。しかしながら、何とかプログラムの実行ができ、ラベルに対応した連鎖の盤面が生成できた時は達成感がありました。
正直、現状の精度自体は低く、改善点は多々存在しますが、敵対的生成ネットワークを用いてぷよぷよの盤面を生成できる可能性は示せたのではないかと思います。貴重なデータを活用できるコンペティションを開催していただいた関係者の皆様に感謝申し上げます。


■ポスター部門最優秀賞受賞者コメント
ぷよぷよDX-「ぷよぷよ」における土台と連鎖の可視化システム-
藤田海渡,平井一史,一桝喬也,秋葉礁,吉田直樹,西川哲夫(武蔵野大学)

武蔵野大学4年の藤田海渡と申します。ポスター部門最優秀賞を受賞することができ、大変嬉しく思います。私たちのチームは、メンバーの全員が「ぷよぷよ」を数回のみしかプレイしたことが無い中での参加でしたので、研究テーマや分析内容を決める際に大いに悩みました。「取り敢えず、試合映像を画像処理によってプログラム内で再現してみよう!」というところからのスタートでした。再現さえできれば、その後は何とかなるかもしれないと考えたのです。
ところが、実際に再現を試みてみると、予想以上に大変でした。ゲームの再現においては、PythonのOpenCVを用いて画像処理を行い、各フレーム画像からぷよの色を同定し、得られた色の配列を基に土台の判定を行いました。ぷよの色の同定では、様々な色の背景やおじゃまぷよから識別し色判定する必要がありました。BGRスペクトルを用いる方法など様々な方法を試しましたが、精度は良くても計算時間がかかりすぎました。最終的に、HSV色スペクトルを用いる方法で、高速にかつ99.95%の精度で判別できるようになりました。実は、昨年我々が特許を取得した「フェンシングの自動有効突き判定装置プログラム」で、同様な色判定問題にチャレンジした経験があり、その経験を生かすことができました。
取得した再現データから、土台毎の勝率や選手毎の土台使用に関する分析を行ったところ、土台を作る場所によって、また土台を使う選手によって、ゲーム勝率が大きく変化することが分かりました。今回は、最初の分析として、土台の形や場所のみの分析を行ったため、土台周辺についての分析まで至りませんでした。
今回、ゲーム盤面の再現を実現することで、土台に関する分析が可能になりました。今後は、土台周辺の情報の取得や分析を行い、土台がどのような使われ方をして、勝率の違いが生じているのかを分析したいと考えています。更なる勉強や研究を続けて、戦術の分析を深化させ、また高速化による実時間分析を実現したいと考えています。それによって、eスポーツのデータ分析分野の発展に少しでも貢献できれば幸いです。協力し合ったチームの仲間、ご指導頂いた西川先生をはじめ、コンペティションに関わられた全ての方々に心より感謝申し上げます。


■審査員・ヨダソウマ選手コメント
ヨダソウマ選手(日本eスポーツ連合公認「ぷよぷよ」プロ選手)

昨年から続いて「ぷよぷよ」がesports部門に選ばれ、選手として大変喜ばしいです。今年はプレイスタイルや戦術の相性などはもちろん、AIによる盤面生成や演出の提案など様々な角度から研究が行われており、とても面白かったです。ぷよぷよのルールはデータサイエンスと相性が良く、これまでの選手たちによる感覚の世界から、データ分析によって解像度が高くなっていく、とても良い機会だと思っています。ご参加いただいた皆様、関係者の皆様、誠にありがとうございました。


■コンペティション事務局コメント
酒折文武(2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション)

昨年度のコンペティションに引き続いて、今年度も「ぷよぷよeスポーツ」のデータや映像から価値ある分析結果等を競うesports部門を開催しました。参加チーム数は多くなかったものの、戦術分析のためのデータ生成手法や、観戦を盛り上げる演出に関するもの、土台に関する分析、プロ選手のタイプ分けと相性などのレベルの高い興味深い発表と、素晴らしいインフォグラフィック作品の提出がありました。
ぷよぷよは戦略性が高く、さらなる分析可能性、そして分析結果の活用可能性に溢れています。私達の成果が今後のぷよぷよに少しでも貢献できれば嬉しいです。今後もぷよぷよを含むeスポーツに関するコンペティションが開催できればと考えています。

2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション
https://sports.ywebsys.net/about.html



■大会実況システム「bi-e-play」
「bi-e-Play」は、幅広いお客様にゲーム大会の観戦を楽しんでいただくことを目的にセガが開発・運用しているシステムで、2015年よりさまざまなタイトルの全国大会で採用されています。「ぷよぷよチャンピオンシップ SEASON4」では、「bi-e-Play」のAIによる画像認識機能を利用し、2018年からプレイヤースタッツの収集を行い分析・指標の算出をしています。


<「ぷよぷよ」とは>
「ぷよぷよ」シリーズは、2021年で30周年をむかえて世代を超えて愛される、国民的落ち物アクションパズルゲームです。1991年に初代『ぷよぷよ』がMSX2版とファミコンディスクシステム版にて発売され、1992年にはセガよりアーケード版、メガドライブ版を発売。単純で分かりやすいゲームシステム、可愛らしいキャラクター、さらに落ち物アクションパズルゲームとして初めて対戦形式を導入したゲーム性により、爆発的なヒットを記録しました。以降、アクションパズルゲームの定番ゲームとして、さまざまなゲーム機や携帯電話、スマートフォンで展開され、幅広い層に遊んでいただき、現在に至っております。2018年3月にはJeSU(日本eスポーツ連合)公認タイトルとなり、プロ選手も誕生。eスポーツシーンでも盛り上がりを見せ、現在、多数の競技大会を実施しております。


【製品情報】
商品名 : ぷよぷよeスポーツ
対応機種 : PlayStation®4/Nintendo Switch™
発売日 :
パッケージ版:発売中(2019年6月27日発売)
ダウンロード版:配信中(2018年10月25日配信)
希望小売価格 :
パッケージ版:1,990円(税込2,189円)
ダウンロード版:1,851円(税込2,036円)
ジャンル : アクションパズル
プレイ人数 : 1~4人
発売・販売 : 株式会社セガ
CERO表記 : A区分(全年齢対象)
著作権表記 : ©SEGA
公式サイト : https://puyo.sega.jp/PuyoPuyo_eSports/
公式Twitter : https://twitter.com/puyopuyo20th
※アーケード版『ぷよぷよeスポーツ アーケード』も稼働中。
https://puyo-esports-ac.sega.jp/

商品名 : Puyo Puyo Champions / ぷよぷよeスポーツ
対応機種 : Steam
発売日 : 配信中(2019年5月8日配信)
希望小売価格 : 1,019円(税込1,100円)
ジャンル : アクションパズル
プレイ人数 : 1~4人
発売・販売 : 株式会社セガ
CERO表記 : A区分(全年齢対象)
著作権表記 : ©SEGA
公式サイト :
https://puyo.sega.jp/PuyoPuyo_eSports/
https://puyo.sega.com/champions/ (※欧米版公式サイト)
販売ページ :
https://store.steampowered.com/app/971620/

※PC版は、日本語・英語・フランス語・ドイツ語・スペイン語・韓国語・繁体字中国語・簡体字中国語の言語テキストを収録しております。また、ボイスはオプションにて、英語と日本語の音声切り替えが可能です。
※PC版の必要スペックについては、Steamの商品紹介ページよりご確認をお願いいたします。


■記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。

引用元: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005055.000005397.html

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